13 ਅਗ 2025·8 ਮਿੰਟ
ਰੀਡ ਹੋਫਮੈਨ: ਵੈਂਚਰ ਕੈਪੀਟਲ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ AI ਸਟਾਰਟਅਪ ਬੂਮ
ਰੀਡ ਹੋਫਮੈਨ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਵੈਂਚਰ ਕੈਪੀਟਲ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਬਾਰੇ—ਅਤੇ ਇਹ AI ਸਟਾਰਟਅਪਾਂ, ਫੰਡਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਲਹਿਰ ਵਿੱਚ ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਲਈ ਕੀ ਮਤਲਬ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਰੀਡ ਹੋਫਮੈਨ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਵੈਂਚਰ ਕੈਪੀਟਲ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਬਾਰੇ—ਅਤੇ ਇਹ AI ਸਟਾਰਟਅਪਾਂ, ਫੰਡਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀ ਲਹਿਰ ਵਿੱਚ ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਲਈ ਕੀ ਮਤਲਬ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
Reid Hoffman ਵੈਂਚਰ ਕੈਪੀਟਲ ਅਤੇ ਟੈਕ ਗੋਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਆਉਣ ਵਾਲਾ ਰੇਫਰੈਂਸ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਖੇਡ ਦੇ ਕਈ ਪਾਸੇ ਜੀ ਚੁੱਕੇ ਹਨ: ਫ਼ਾਉਂਡਰ (LinkedIn), ਨਿਵੇਸ਼ਕ (Greylock Partners), ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰਾਹੀਂ ਕਿਵੇਂ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਇਸਦੇ ਲੰਮੇ ਅਧਿਐਨਕਾਰ। ਜਦੋਂ ਉਹ ਵਾਧੇ, ਮੁਕਾਬਲੇ ਅਤੇ ਫੰਡਰਾਈਜ਼ਿੰਗ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਯਾਦਗਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਦਰਸ਼ਨ ਰੱਖਦੇ ਹਨ—ਕੀ ਕੰਮ ਕੀਤਾ, ਕੀ ਫੇਲਿਆ, ਅਤੇ ਕੀ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਵਧਦਾ ਹੈ।
AI ਸਿਰਫ਼ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟਜ਼ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ; ਇਹ ਕੰਪਨੀ-ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਰਫਤਾਰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸੌਖੇਤਰੀ ਮਾਡਲਾਂ, APIs ਅਤੇ ਟੂਲਿੰਗ ਦੀ ਵਜ੍ਹਾ ਨਾਲ ਹੋਰ ਲੋਕ ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਟੀਮਾਂ ਜਲਦੀ ship, ਟੈਸਟ ਅਤੇ iterate ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ “ਵਿਚਾਰ” ਤੋਂ “ਡੈਮੋ” ਤੱਕ ਦਾ ਫ਼ਾਸਲਾ ਬਹੁਤ ਘਟ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਸ ਤੇਜ਼ੀ ਦਾ ਇਕ ਸਾਈਡ-ਇਫੈਕਟ ਹੈ: ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਖੁੜ੍ਹ ਕੇ ਉਭਰਨਾ ਔਖਾ। ਜੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਹਫਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਡੇਸ਼ਨ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਫਰਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ, ਭਰੋਸਾ, ਡੇਟਾ ਫਾਇਦਾ, ਅਤੇ ਬਿਜ਼ਨਸ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ—ਉਹ ਖੇਤਰ ਜਿੱਥੇ Hoffman ਦੀ ਨੈੱਟਵਰਕ-ਚਾਲਿਤ ਸੋਚ ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਪੀਸ Hoffman ਦੇ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ AI-ਫਾਊਂਡਰ ਪਲੇਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਤਰਜਮਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਕੇ:
ਤੁਸੀਂ ਇੱਥੇ ਫ੍ਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣ ਪਾਓਗੇ ਜੋ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ—ਨਿੱਜੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਲਾਹ, ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕੰਪਨੀ ਲਈ endorsement, ਜਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨਹੀਂ। ਮਕਸਦ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਭਰਭਰਾਹਟ ਭਰੀ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ AI ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਿਲਡ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਇਸਦੇ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸੋਚ ਸਾਫ਼ ਹੋਵੇ।
Reid Hoffman LinkedIn ਦੇ ਕੋ-ਫਾਊਂਡਰ ਵਜੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਟਾਰਟਅਪ ਸੋਚ ਤੇ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ। ਉਹ ਦੁਹਰਾਏ ਚਲਣ ਵਾਲੇ ਉਦਯੋਗਪਤੀ (PayPal ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟੀਮ, LinkedIn), ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਵੈਂਚਰ ਨਿਵੇਸ਼ਕ Greylock Partners, ਅਤੇ ਕਿਤਾਬਾਂ ਅਤੇ ਪੋਡਕਾਸਟਾਂ (ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ Masters of Scale) ਰਾਹੀਂ ਸਟਾਰਟਅਪ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਵਰਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਿਲਾਪ—ਓਪਰੇਟਰ, ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਅਤੇ ਕਹਾਣੀਕਾਰ—ਉਸਦੀ ਸਲਾਹ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
Hoffman ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਆਉਣ ਵਾਲਾ ਵਿਚਾਰ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਬਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਕਿਸ ਨਾਲ ਅਤੇ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਪਰੰਪਰਾਗਤ “ਨੈੱਟਵਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵ” ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ (ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਲੋਕ ਵਰਤਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਕੀਮਤ ਵਧਦੀ ਹੈ), ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਹਕੀਕਤ ਹੈ ਕਿ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਚੈਨਲ, ਭਾਈਚਾਰੇ, ਭਾਈਵਾਲੀ ਅਤੇ ਰਿਪੁਟੇਸ਼ਨ ਵੀ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਾਂਗ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਫਾਊਂਡਰ ਜਿਹੜੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਸੇਟ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਉਹ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤੇਜ਼ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਬਣਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਜਲਦੀ ਭਰੋਸਾ ਜਿੱਤ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਗਾਹਕ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟਾਂਦੇ ਹਨ।
Hoffman ਅਕਸਰ ਸਕੇਲ ਨੂੰ ਇਕ ਜਾਣ-ਬੁੱਝ ਕੇ ਚੋਣ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਕਦੋਂ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਹੈ, ਕਦੋਂ ਅਦਪ੍ਰਯੋਗ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਧਦੇ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਕਿਵੇਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕ ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ “ਹਰ ਕੀਮਤ ਤੇ ਵਧੋ”, ਸਗੋਂ “ਆਪਣਾ ਗੋ-ਟੂ-ਮਾਰਕੀਟ ਐਸਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ ਕਿ ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ਵਾਧਾ ਇਕ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨ।”
Hoffman ਇੱਕ ਆਮ ਬਿੰਦੂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਚੰਗੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨਹੀਂ ਜਿੱਤਦੀ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਉਸ ਸਮੇਂ ਜਿੱਤਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਵਧੀਆ ਉਤਪਾਦ ਨੈੱਟਵਰਕ ਜਾਂ ਵਿਤਰਣ ਫਾਇਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ—ਇੱਕ ਐਂਬੈਡਡ ਵਰਕਫਲੋ, ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬ੍ਰਾਂਡ, ਇੱਕ ਸਾਥੀ ਚੈਨਲ ਜਾਂ ਇਕ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਜੋ ਰੇਫਰਲ ਲਿਆਉਂਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
AI ਉਤਪਾਦ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਅਪਣਾਉਣ ਅੰਤਰ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਯੂਜ਼ਰ ਦਿਲਚਸਪੀ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਬਦਲਣ, ਡੇਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਲਈ ਹਿਚਕਿਚਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਥਾਂ Hoffman ਦਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨਜ਼ਰੀਆ ਕਾਰਗਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
AI ਫਾਊਂਡਰ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗ Hoffman-ਅੰਦਾਜ਼ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਇਹ ਹੈ: ਕਿਹੜਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹਰ ਮਹੀਨੇ ਅਪਣਾਉਣ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਏਗਾ—ਗਾਹਕ, ਸਾਥੀ, ਬਣਨ ਵਾਲੇ, ਉਦਯੋਗ, ਡਿਵੈਲਪਰ—ਅਤੇ ਕਿਹੜਾ ਮਿਕੈਨਿਜ਼ਮ ਉਸ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
Reid Hoffman ਦਾ ਮੁੜ ਆਉਣ ਵਾਲਾ ਬਿੰਦੂ ਸਿੱਧਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਉਤਪਾਦ ਕੀਮਤੀ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਨੈੱਟਵਰਕ ਖੁਦ-ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਉਹ ਲੋਕ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਦਾ ਸੈੱਟ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਰਾਹੀਂ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਨੈੱਟਵਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਉਹ ਸਮਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਹਰ ਨਵਾਂ ਭਾਗੀਦਾਰ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਹੋਰਾਂ ਲਈ ਹੋਰ ਵੀ ਫਾਇਦemand ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਦੋਹਾਂ ਵਿੱਚ, ਵਾਧਾ ਸਿਰਫ਼ “ਜ਼ਿਆਦਾ ਯੂਜ਼ਰ” ਨਹੀਂ—ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹਰ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਦਾ ਵਧਿਆ ਮੁੱਲ ਹੈ।
AI ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡੈਮੋ ਬਣਾਉਣਾ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਮੁਕਾਬਲੇ ਤੁਰੰਤ ਮਿਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲੋਂ ਸਮਾਨ ਫੀਚਰ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ: ਸਹੀ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ, ਵਰਤਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨਾ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕ Hoffman-ਸ਼ੈਲੀ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਸ਼ਨ: “ਕੌਣ ਇਹ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਉਂ?” ਜੇ ਤੁਸੀਂ sharer (ਇੱਕ ਰਿਕਰੂਟਰ, ਟੀਮ ਲੀਡ, ਕ੍ਰੀਏਟਰ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ) ਅਤੇ ਪ੍ਰੇਰਣਾ (ਸਤਿਕਾਰ, ਬਚਤ, ਨਤੀਜੇ, ਪਰਸਪਰਤਾ) ਨਹੀਂ ਨਾਂਮ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਕਨਪਾਉਂਡਿੰਗ ਲੂਪ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ—ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਾਜ਼ ਹੋ।
ਯੂਜ਼ ਨੂੰ ਘਟਤੀ ਲਾਭ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗੱਲਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ:
ਜੇ ਇਹ ਟੁੱਕੜੇ ਫਿੱਟ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਇੱਕ ਐਸਾ ਐਸੇਟ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੁਕਾਬਲੀਆਂ ਤੁਰੰਤ ਨਕਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ—ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਫੀਚਰ ਨਕਲ ਕਰ ਲੈਣ।
AI ਮੁਕਾਬਲੇ ਨੂੰ ਸਮਾਂ ਸੰਕੁچਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਫੀਚਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ “prompt + model + UI” ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਟੀਮਾਂ ਵਧੇਰੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ship ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ—ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੀਆਂ ਵੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇ ਕੋਈ clever ਫੀਚਰ ਹਫਤਿਆਂ ਲੱਗਿਆ ਸੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ, ਹੁਣ ਯੂਜ਼ਰ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸਮਝ ਕੇ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਕਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪਾਰੰਪਰਿਕ SaaS ਅਕਸਰ ਡੂੰਘੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਜਟਿਲਤਾ ਦਾ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦਾ ਸੀ। AI ਨਾਲ, ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਮੂਲ ਯੋਗਭਾਗ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਮਿਲਦਾ ਹੈ (ਮਾਡਲ, APIs, ਟੂਲਿੰਗ). ਇਹ ਐਂਟਰੀ ਬੈਰੀਅਰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਰਕ ਇਨ੍ਟਰੇਸ਼ਨ ਸਪੀਡ ਵੱਲ ਨੂੰ ਧਕਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਘੱਟ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ, ਬਿਹਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਡ੍ਰਿਫਟ ਹੋਣ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ ਫਿਕਸ।
AI ਵਿੱਚ, ਰੱਖਿਆਦਾਰਤਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲਦੀ ਹੈ:
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮੋਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਰਗੀ ਦਿਸਦੀ ਹੈ: ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਾਹਕ ਉਤਪਾਦ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਉਤਨਾ ਹੀ ਉਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਬਣਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਦਲਣਾ ਔਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਫਾਉਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਮਾਨ ਯੋਗਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਟਿਕਾਊ ਕਿਨਾਰਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ কম ਹੋ ਕੇ ਗਾਹਕ ਸੰਬੰਧ ਅਤੇ ਕਾਰਜਨਵਾਈ ਬਾਰੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
ਕਈ ਵਾਰ 'ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ' ਦੇ ਬਿਨਾ ਟਿਕਾਊਤ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ: ਇਕ ਡੂੰਘੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੰਟੈਗਰੇਟਡ ਸਕੱਤਰ ਜੋ approvals ਰਾਹੀਂ ਟਾਸਕ ਰੂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਰਟਿਕਲ ਉਤਪਾਦ ਜੋ ਉਦਯੋਗ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਇੰਟੈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਰਾਹੀਂ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਜੋ ਮੁਕਾਬਲੀਆਂ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀ।
ਵੈਂਚਰ ਕੈਪੀਟਲ “AI” ਨਾਂ ਪਾ ਕੇ ਨਹੀਂ ਖਰੀਦਦਾ। ਉਹ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਰਾਹ ਨੂੰ ਖਰੀਦਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਕ ਵੱਡੇ ਨਤੀਜੇ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਵੇ—ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਸਕਦੀ, ਆਪਣੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੀ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੀਮਤੀ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਨਿਵੇਸ਼ਕ AI ਡੀਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਲੈਂਸ ਰਾਹੀਂ ਪੈਣ-ਟੈਸਟ ਕਰਦੇ ਹਨ:
AI ਨਿਵੇਸ਼ ਅਜੇ ਵੀ ਟੀਮ 'ਤੇ ਭਾਰੀ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਵੇਖਦੇ ਹਨ:
ਇੱਕ ਪਾਲਿਸ਼ਡ ਡੈਮੋ ਯੋਗਤਾ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੁਹਰਾਅਯੋਗਤਾ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
VCs ਵੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਹੱਲੇ-ਬੁੱਲੇ ਇਨਪੁਟ, ਐਜ਼ ਕੇਸ, ਇੰਟੈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਫ੍ਰਿਕਸ਼ਨ, ਯੂਜ਼ਰ ਟਰੇਨਿੰਗ, ਖਰੀਦ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਅਤੇ ਜਾਰੀ ਲਾਗਤਾਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਇਹ ਸੋਚਣਗੇ:
AI ਸਟਾਰਟਅਪ ਅਕਸਰ ਉਹ ਤਣਾਅਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵੇਖਦੇ ਹਨ:
ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ AI ਪਿੱਚ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਕੇ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਭਰੋਸਾ, ਸੇਫਟੀ, ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਧਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ।
AI ਸਟਾਰਟਅਪ ਲਈ ਫੰਡਰਾਈਜ਼ਿੰਗ ਭਰੀ ਪਈ ਹੈ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਕੁਝ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡੈਮੋ ਦਿਖਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਘੱਟ ਹੀ ਇਹ ਸਮਝਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਟਿਕਾਊ ਕਾਰੋਬਾਰ ਬਣੇਗਾ। ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਅਕਸਰ ਕਹਾਣੀ 'ਤੇ ਉੱਤਰ ਦੇ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਮਾਰਕੀਟ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੋਵੇ।
ਸਪਸ਼ਟ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਟਾਈਮਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਬਣਾਓ:
ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ VC ਦੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਆਦਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ:
ਤੇਜ਼ “ਨਾ” ਅਕਸਰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ:
ਫੰਡਰਾਈਜ਼ਿੰਗ ਨੂੰ ਦੋ-ਤਰਫ਼ਾ ਡਿਜ਼ੀਲੈਂਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਜੋਂ ਮਾਨੋ:
“Wedge” ਇੱਕ ਛੋਟਾ, ਨਿਰਧਾਰਤ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਬਿੰਦੂ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਧਣ ਦਾ ਹੱਕ ਕਮਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਮਹਾਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਪਹਿਲਾ ਕੰਮ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੰਨਾ ਚੰਗਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਿਲਾ-ਦਿਲਾ ਕੇ ਅਗਲੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਖਿੱਚ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਨੈੱਟਵਰਕ-ਚਾਲਿਤ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ (ਇੱਕ ਵੱਡਾ Hoffman ਥੀਮ), wedge ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪਹਿਲਾ ਘਣਾ ਉਪਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਰੇਫਰਲ, ਸਾਂਝਾ ਅਤੇ ਦੋਹਰਾਈਵਹਾਰ ਘਟਣ ਲੱਗਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਚੰਗਾ AI wedge ਸੰਕੁਚਿਤ, ਉੱਚ-ਆਵ੍ਰਤੀ, ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸੋਚੋ “ਗਾਹਕ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਫਾਲੋਅਪ ਈਮੇਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਰ ਕਰੋ” ਬਜਾਏ “ਸੇਲਜ਼ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਖੋਜੋ”। ਸੰਕੁਚਿਤ ਹੋਣਾ ਇੱਕ ਲਾਭ ਹੈ: ਇਹ ਅਧਿਕੀਕਰਨ friction ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ROI ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਡਲ ਅਤੇ UX ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਲੂਪ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਮੁਢਲੀ ਵਰਕਫਲੋ ਤੇ ਕਬਜ਼ਾ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਵਿਸਥਾਰ ਇੱਕ-ਕਦਮ ਬਾਹਰ ਵਧਣ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ: ਕਾਲ ਸਾਰ → CRM ਅਪਡੇਟ → ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਫੋਰਕਾਸਟਿੰਗ → ਟੀਮ ਕੋਚਿੰਗ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਪੌਇੰਟ ਸਲੂਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਜੋ wedge ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੀ ਯੂਜ਼ਰ ਦੇ ਦਿਨ 'ਚ ਬੈਠੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਕਟਿਕ ਤਰੀਕਾ ਜੋ ਟੀਮਾਂ wedge ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹ ਹੈ rapid build-and-iterate tooling ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ بجائے ਪੂਰੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਚੱਕਰ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ commit ਕਰਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ vibe-coding ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ Koder.ai ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ React ਵੈੱਬ ਐਪ, Go + PostgreSQL ਬੈਕਐਂਡ, ਜਾਂ ਇੱਕ Flutter ਮੋਬਾਈਲ ਕਮਪੈਨਿਅਨ chat ਇੰਟਰਫੇਸ ਰਾਹੀਂ ship ਕਰ ਸਕਣ—ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਮੁੱਖ ਮਕਸਦ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਲੂਪ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਹੋ।
ਫਲਾਈਵ੍ਹੀਲ ਉਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਚਕ੍ਰ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵਰਤੋਂ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਬੇਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਹੋਰ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਦੇਖੋ ਫਿਰ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਹੋਰ ਬੇਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। AI ਵਿੱਚ ਇਹ ਅਕਸਰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਸਦਾ ਹੈ: ਵੱਧ ਵਰਤੋਂ → ਵਿਕਤੀ ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਅਤੇ prompts ਬਿਹਤਰ ਹੋਣਾ → ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ → ਵਧੀ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ → ਹੋਰ ਰੇਫਰਲ।
Wedges ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੁੜਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ wedges ਅਕਸਰ ਮੌਜੂਦਾ ਚੈਨਲ 'ਤੇ ਚਲਦੇ ਹਨ:
ਇਨ੍ਹਾਂ ਚੈੱਕਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋ ਤਾਂ ਕਿ wedge ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ:
ਜੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਵਿਸਥਾਰ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਰਿਸਾਵਟ ਵਾਲਾ wedge ਫਲਾਈਵ੍ਹੀਲ ਨਹੀਂ ਬਣਦਾ—ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਰਿਸਾਓ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
AI ਉਤਪਾਦ ਪਹਿਲਾਂ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਡੈਮੋ ਜਾਦੂਈ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪਰ PMF ਦਾ ਮਤਲਬ "ਲੋਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਮਝਦੇ ਹਨ" ਨਹੀਂ। PMF ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਗਾਹਕ ਸੈਗਮੰਟ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੀ urgency ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਰੋਟੀਨ ਵੀੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ—ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।
AI ਸਟਾਰਟਅਪ ਲਈ, PMF ਤਿੰਨ ਇਕੱਠੇ ਹਿੱਸੇ ਹਨ:
ਹਫਤੇ ਦਰ ਹਫਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਹੋ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਵਰਤਾਰੇ ਡਾਟਾ ਵੇਖੋ:
AI ਵਿੱਚ, ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਾਵਧਾਨ ਨਹੀਂ ਹੋਤੇ ਤਾਂ ਵਾਧਾ ਲਾਵਤਾਂ ਨੂੰ ਰੇਵੇਨਿਊ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟਰੈਕ ਕਰੋ:
ਦਿਨ ਇੱਕ ਤੋਂ ਹੀ ਬੇਸਲਾਈਨ ਇੰਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਸੈੱਟ ਕਰੋ: activation events, time-to-first-value, task success rate, ਅਤੇ “save/copy/send” ਐਕਸ਼ਨਾਂ ਜੋ ਭਰੋਸੇ ਦਾ ਸਿਗਨਲ ਹਨ।
ਫਿਰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਰੋਟਿਨ ਚਲਾਓ: ਹਫਤੇ ਵਿੱਚ 5–10 ਗਾਹਕ ਇੰਟਰਵਿਊ, ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਪੁੱਛੋ (1) ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਕੰਮ ਲਈ ਨੌਕਰੀ 'ਤੇ ਰੱਖਿਆ, (2) ਪਹਿਲਾਂ ਉਹ ਕੀ ਕਰਦੇ ਸਨ, (3) ਕੀ ਚੀਜ਼ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੈਂਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਏਗੀ, ਅਤੇ (4) ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜਾ ਦੁਗਣਾ ਕਰ ਦਿਤਾ ਤਾਂ ਉਹ ਕਿੰਨਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਗੇ। ਇਹ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸੇਗਾ ਕਿ ਕਿੱਥੇ PMF ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਹੈ।
ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਿਰਫ਼ ਨਵੇਂਪਨ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਘਟਦੇ—ਉਹ ਭਰੋਸੇ 'ਤੇ ਘਟਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ (ਗਾਹਕ, ਸਾਥੀ, ਡਿਵੈਲਪਰ, ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਰ) ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਭਾਗੀਦਾਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ: “ਜੇ ਮੈਂ ਇਸ ਟੂਲ ਨੂੰ ਇੰਟੈਗ੍ਰੇਟ ਕਰਾਂਗਾ, ਕੀ ਇਹ ਸਥਿਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ, ਮੇਰਾ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਹੇਗਾ, ਅਤੇ ਅਨਪੇਖਤ ਗੜਬੜ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ?” AI ਵਿੱਚ ਇਹ ਪੇਸ਼ਕੀ ਭਰੋਸਾ ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਉਹੀ ਚੈਨਲ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਰਾਹੀਂ ਵਾਧਾ ਫੈਲਦਾ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਸਟਾਰਟਅਪਾਂ ਲਈ, “ਭਰੋਸਾ” ਇੱਕ ਨਾਰਾ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਚੋਣਾਂ ਦਾ ਇਕ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਖਰੀਦਦਾਰ ਅਤੇ ਸਾਥੀ ਯਕੀਨ ਨਾਲ ਤਸਦੀਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ: ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਕਿੰਨੀ ਦੇਰ ਲਈ, ਅਤੇ ਕਿਸ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚ ਹੈ। ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਮੂਲਤ: ਅਲੱਗ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ opt-in ਨੂੰ ਡਿਫਾਲਟ ਬਣਾਓ।
ਪਾਰਦਰਸ਼ੀਤਾ: ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਸਰਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਰੋਤ (ਜਿੱਥੇ ਲਾਗੂ ਹੋ), ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਫੇਲਿਊਰ ਮੋਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰੋ।
ਇਵਾਲੂਏਸ਼ਨ: ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ (hallucinations, refusal behavior, bias, prompt injection, data leakage) ਲਈ ਦੁਹਰਾਓਯੋਗ ਟੈਸਟ ਚਲਾਓ। ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਲਾਂਚ ਤੇ ਨਹੀਂ, ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਕਰੋ।
ਗਾਰਡਰੇਲ: ਨਿਰਧਾਰਤ ਨੁਕਸਾਨ ਘਟਾਉਣ ਵਾਲੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਜੋੜੋ—ਪਾਲਿਸੀ ਫਿਲਟਰ, retrieval grounding, ਸਕੋਪਡ ਟੂਲ/ਐਕਸ਼ਨ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਫਲੋਰਾਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ, ਅਤੇ ਰੇਟ ਲਿਮਿਟ।
ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ "ਖਤਰਾ ਘਟਾਉਣਾ" ਨੂੰ ਯੋਗਤਾ ਵਜੋਂ ਖਰੀਦਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਕਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪੋਜ਼ਚਰ, ਆਡਿਟਬਿਲਿਟੀ, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਗਵਰਨੈਂਸ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਕਿਊਰਮੈਂਟ ਸਾਈਕਲ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਹ ਵਰਤੋਂ-ਕੇਸਜ਼ ਵਧਦੇ ਹੋ ਜੋ ਲੀਗਲ/ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਰੱਖਿਆਕਾਰੀ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਇੱਕ ਗੋ-ਟੂ-ਮਾਰਕੀਟ ਫਾਇਦਾ ਹੈ।
ਕਿਸੇ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਇਕ-ਪੰਨਾ “RIM” ਚੈੱਕ ਲਿਖੋ:
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਤਿੰਨ ਗੱਲਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋ—ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੋ, ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਨ-ਯੋਗ ਹੋ, ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਰਾਹੀਂ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਆਸਾਨ ਹੋ।
ਨੈੱਟਵਰਕ AI ਕੰਪਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ "ਠੀਕ ਹੈ" ਐਡ-ਓਨ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਘਟਤੀ ਫਾਇਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਦਬਾਅ ਵਿੱਚ ਬਣਾਉਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਮਾਂ ਰਿਸ਼ਤੇ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਉਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਕੁਝ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਮੰਗਣ ਵਾਲੇ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਯੋਗਦਾਨ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਮਨੋਯੋਜਿਤ ਮਿਲਾਵਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜੇ:
ਹੋਰਾਂ ਲਈ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਓ:
ਪਾਰਟਨਰਸ਼ਿਪ ਕਾਰੋਬਾਰਕ ਕਪੜੇ ਵਿੱਚ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ। ਆਮ ਜਿੱਤਣ ਵਾਲੇ ਪੈਟਰਨ:
ਹਰ ਕਵਾਰਟਰ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਟੀਚਾ ਰੱਖੋ (ਜਿਵੇਂ “10 buyer conversations/ਮਹੀਨਾ” ਜਾਂ “2 integration partners ਲਾਈਵ”) ਅਤੇ ਜੋ ਕੁਛ ਵੀ ਤੁਹਾਡੇ ਮੁੱਖ GTM ਨੂੰ ਸਹਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਉਹ ਨਕਾਰ ਦਿਓ। ਤੁਹਾਡਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਖਿੱਚਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ—ਨਹੀਂ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰ ਦੇਵੇ।
ਇਹ ਹਿੱਸਾ Hoffman-ਸ਼ੈਲੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਉਦਯੋਗਕ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਕਸਦ ਹੈ ਕਿ AI ਬਾਰੇ “ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੋਚਣਾ” ਨਹੀਂ—ਪਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਮਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਧਿਆਨ ਵਾਲੇ ਬੇਟ ਲਾਉਣਾ।
ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਪਹਿਲਾਂ ਜਿੱਤਦੀ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮਾਡਲ ਨਕਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਕਿਨਾਰਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹੋ: ਸਾਥੀ, ਚੈਨਲ, SEO, ਇੰਟੈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਕਮਿਊਨਿਟੀ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣਯੋਗ ਸੇਲਜ਼ ਮੋਸ਼ਨ।
ਫਰਕ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। “AI-ਪਾਵਰਡ” ਕੋਈ ਪोज਼ਿਸ਼ਨ ਨਹੀਂ। ਤੁਹਾਡੀ ਵਿਲੱਖਣਤਾ ਇਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਈ ਜਾ ਸਕਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਡੇਟਾ, ਵਰਕਫਲੋ ਮਾਲਕੀ, ਇੰਟੈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦਿੰਦੇ ਹੋ।
ਭਰੋਸਾ ਵਧੀ ਰੱਖਣਾ ਇਕ ਵਾਧਾ ਹੈ। ਸੇਫਟੀ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ compliance ਕੰਮ ਨਹੀਂ—ਉਹ churn ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਵੱਡੇ ਗਾਹਕ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਗੜਬੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਗਤੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਦਿਸ਼ਾ ਓਹੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ। ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਲੂਪ (ship, measure, iterate) 'ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚਲੋ ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਰਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ।
ਦਿਨ 1–30: ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ + ਮੁੱਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ
ਦਿਨ 31–60: ਫਰਕ ਅਤੇ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ ਸਾਬਤ ਕਰੋ
ਦਿਨ 61–90: ਜੋ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰੋ + ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਓ
AI ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਮੌਕਿਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਕੱਮਤਾਈ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਜਿੱਤਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ wedge ਚੁਣੋ, ਭਰੋਸਾ ਜਿੱਤੋ, ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੋਣ ਦਿਓ ਕਿ ਬਾਕੀ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
Reid Hoffman ਤੇਜ਼ ਮਾਰਕੀਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਯੋਗਦਾਨ ਰੱਖਦੇ ਹਨ: ਫ਼ਾਉਂਡਰ (LinkedIn), ਨਿਵੇਸ਼ਕ (Greylock), ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਕਾਰ (ਨੈੱਟਵਰਕ, ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ, ਮੁਕਾਬਲਾ)। AI ਫਾਊਂਡਰਾਂ ਲਈ ਉਹਦਾ ਮੁੱਖ ਨਜ਼ਰੀਆ—ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਰਾਹੀਂ ਘਟਤੀ ਫਾਇਦੇ—ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਤਪਾਦ ਫੀਚਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਕਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
AI ਬਿਲਡ ਸਾਈਕਲ ਨੂੰ ਘੇਟਦਾ ਹੈ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟੀਮਾਂ ਮਾਡਲਾਂ, APIs ਅਤੇ ਟੂਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਛਾਪ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਰਕਾਬਤ ਦਾ ਨਵੇਂ ਬਿੰਦੂ ਬਣਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਅਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਜਿਤ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਤੱਕ ਮੁੜ-ਮੁੜ ਪੁੱਜ ਸਕਦੇ ਹਾਂ—ਇਹ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨੈੱਟਵਰਕ-ਚਾਲਿਤ ਰਣਨੀਤੀ ਅਤੇ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਨੈੱਟਵਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਨਵਾਂ ਭਾਗੀਦਾਰ ਹੋਰਾਂ ਲਈ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਕੀਮਤ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਵਿੱਚ ਖਰੀਦਦਾਰ ਅਤੇ ਵਿਕਰੇਤਾ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਵਿੱਚ ਸਾਥੀ)। ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਸਿਰਫ਼ “ਵੱਧ ਯੂਜ਼ਰ” ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਵੱਧ ਹੋਈਆਂ ਯੋਗਦੰਦਾਂ ਅਤੇ ਹਰ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਦਾ ਵਧਿਆਮਾਨ ਮੁੱਲ ਹੈ—ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਖੁਦ-ਨਿਰਭਰ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਪੋਛੋ: “ਕੌਣ ਇਹ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਉਂ?”
ਫਿਰ ਸਾਂਝੇ ਕਰਨ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਬਣਾੋ:
ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਇਕੱਤਰਕ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਰ ਤੇਜ਼ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਟਿਕਾਊਕਾਰੀ ਕਈ ਵਾਰੀ ਇਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਚੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ:
ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਰੱਖਦਾ ਹੈ: ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਾਹਕ ਉਤਪਾਦ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਉਤਨਾ ਹੀ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਫਿੱਟ ਹੋ ਜਾਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਦਲਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਡੈਮੋ ਯੋਗਤਾ ਦਿਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਉਹਦੇ ਵਾਸਤੇ ਦੁਹਰਾਅਯੋਗਤਾ ਦੇਖਦੇ ਹਨ: ਗੰਦਾ ਇਨਪੁਟ, ਐਜ਼ ਕੇਸ, ਇੰਟੈ그੍ਰੇਸ਼ਨ ਫ੍ਰਿਕਸ਼ਨ, ਯੂਜ਼ਰ ਟਰੇਨਿੰਗ ਅਤੇ ਚਲਦੇ ਰਹਿਣ ਦੀ ਲਾਗਤ। ਤੁਸੀਂ ਤਿਆਰ ਰਹੋ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਪੁੱਛਿਆ ਹੋਵੇਗਾ:
ਚੁਣੋ ਇੱਕ ਸੰਕੁਚਿਤ, ਉੱਚ-ਆਵ੍ਰਤੀ ਅਤੇ ਮਾਪਣਯੋਗ wedge —ਉਦਾਹਰਨ: “ਗਾਹਕ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਫਾਲੋਅਪ ਈਮੇਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਰ ਕਰਨਾ” ਬਜਾਏ “ਸੇਲਜ਼ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਖੋਜੋ”।
ਵੈਰੀਫਾਈ ਕਰਨ ਲਈ:
ਸਧਾਰਨ ਲੂਪ ਵਰਤੋ: wedge → ਜਿਸ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਅਗਲਾ ਵਰਕਫਲੋ → ਹੋਰ ਡੂੰਘਾ ਐਂਬੈਡਿੰਗ। ਉਦਾਹਰਨ: ਕਾਲ ਸਾਰ → CRM ਅਪਡੇਟ → ਫੋਰਕਾਸਟਿੰਗ → ਕੋਚਿੰਗ. ਜਦੋਂ wedge ਤੰਗ ਹੋਵੇ (retention ਅਤੇ outcomes ਟਿਕੇ ਹੋਏ ਹੋਣ), ਤਦ ਹੀ ਵਿਸ்தਾਰ ਕਰੋ—ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ churn ਨੂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।
PMF ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖੋ: ਨਤੀਜਾ + ਆਦਤ + ਆਰਥਿਕਤਾ:
ਸੰਕੇਤ: ਕੋਹੋਰਟ ਰੀਟੇਨਸ਼ਨ, ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਵਰਤੀ, ਭੁਗਤਾਨ ਦੀ ਤਿਆਰੀ (ਛੂਟ ਘਟਣੀ, ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਾਕਿਊਰਮੇੰਟ), ਅਤੇ ਜੈਵਿਕ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ਾਂ।
ਭਰੋਸਾ ਅਭਿਆਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੀਲਜ਼ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਮਲੀ ਕਦਮ:
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੇਫ਼ਟੀ ਇੱਕ ਜਾਂਚ-ਬਾਕਸ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੀ; ਇਹ GTM ਫਾਇਦਾ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।